统计 《三国演义》中每个人物的出场次数,输出前10名

时间: 2024-03-02 20:48:44 浏览: 31
好的,你可以使用以下Python代码实现: ```python import re # 读取文本内容 with open('sgyy.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 使用正则表达式找出所有人名 pattern = re.compile('[\u4e00-\u9fa5]{2,4}(?:·[\u4e00-\u9fa5]{2,4})*') names = pattern.findall(content) # 统计每个人名出现的次数 name_count = {} for name in names: if name in name_count: name_count[name] += 1 else: name_count[name] = 1 # 按出场次数从大到小排序 top10 = sorted(name_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10] # 输出前10名 for i, (name, count) in enumerate(top10): print(f'{i+1}. {name} 出场次数:{count}') ``` 其中,`sgyy.txt`是《三国演义》的文本文件,需要与代码文件在同一目录下。代码会使用正则表达式找出所有人名,并统计每个人名出现的次数。最后,按出场次数从大到小排序,输出前10名。
相关问题

统计《三国演义》中每个人物的出场次数,输出前10名。

好的,可以使用Python的文本处理和数据结构操作来完成这个任务。可以按照以下步骤操作: 1. 打开《三国演义》的文本文件,读取其中的内容。 2. 使用正则表达式或字符串操作,提取每个人物出现的次数,并存储到一个字典中。 3. 对字典按照出现次数进行排序,取出前10名。 4. 输出结果。 下面是代码实现: ```python import re # 打开《三国演义》的文本文件,读取其中的内容 with open('sanguo.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 使用正则表达式或字符串操作,提取每个人物出现的次数,并存储到一个字典中 pattern = r'[\u4e00-\u9fa5]{2,5}(?:·[\u4e00-\u9fa5]{2,5})*' results = re.findall(pattern, content) counts = {} for result in results: if result in counts: counts[result] += 1 else: counts[result] = 1 # 对字典按照出现次数进行排序,取出前10名 top10 = sorted(counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10] # 输出结果 print('三国演义中出现次数前10的人物为:') for i, (name, count) in enumerate(top10): print('第{}名:{},出现次数:{}'.format(i+1, name, count)) ``` 这样,就完成了对《三国演义》中每个人物的出场次数统计,并输出了前10名出场次数最多的人物。

统计《三国演义》中人物的出场次数Python

可以使用Python的字典来统计《三国演义》中人物的出场次数。首先,需要读取《三国演义》的文本文件,然后逐行遍历文件中的每个人物名字,将其加入字典中,并统计出现次数。以下是示例代码: ``` # 打开《三国演义》文本文件 with open('sanguo.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: # 初始化人物出场次数字典 character_count = {} # 逐行遍历文本文件 for line in f: # 去除行末的换行符 line = line.strip() # 如果行为空,则跳过 if not line: continue # 如果行以“第”开头,则跳过 if line.startswith('第'): continue # 如果行中不包含“曰”字,则跳过 if '曰' not in line: continue # 提取人物名字 character = line.split('曰')[0] # 如果人物名字已经在字典中,则出场次数加1 if character in character_count: character_count[character] += 1 # 否则,将人物名字加入字典,并出场次数初始化为1 else: character_count[character] = 1 # 输出人物出场次数 for character, count in character_count.items(): print(character, count) ``` 注意:这里假设《三国演义》的文本文件名为“sanguo.txt”,需要根据实际情况修改文件名。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

6-10.py

6-10
recommend-type

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip
recommend-type

matlab基于潜在低秩表示的红外与可见光图像融合.zip

matlab基于潜在低秩表示的红外与可见光图像融合.zip
recommend-type

4-5.py

4-5
recommend-type

基于tensorflow使用简单线性回归实现波士顿房价预测源码.zip

基于tensorflow使用简单线性回归实现波士顿房价预测源码.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。